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基于PoolNet显著性和SUR_省略_IBE模型的林火视频烟雾提取算法_汪鑫

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。

  • 2021-04-29
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基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法_黄兆标

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光通信(VLC)室内定位系统,并通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位坐标。在1 m×1 m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统的实验测试。结果表明,提出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2 cm左右,其定位精度相比于传统三边定位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。

  • 2021-04-29
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基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型_任燕龙

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。

  • 2021-04-26
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造(Deepfake)是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况,介绍了相应检测技术的研究状况,并对相关文献进行归纳;然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件,给出了视频面部替换的基本流程和步骤,并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理;最后,从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比,分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频,对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁,本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析,希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-25
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基于免疫连通模型的多路径传输选择算法_张争万

为解决无线传感器网络(WSN)中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。

  • 2021-04-25
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基于国产密码算法的数控网络的认证与验证模型研究及安全评估_夏晓峰

该文针对工业控制系统安全,提出面向数控系统(NCS)网络安全保护技术框架,选用国产密码系列算法中的SM2, SM3, SM4算法,设计并建立了数控网络(CNC)认证与验证模型(AUTH-VRF),分内外两层为数控网络提供安全防护。外层为数控网络设备间通信与传输进行安全认证实现网段隔离,内层验证通信协议完整性以确保现场设备接收运行程序的正确性与有效性;通过基于SM2, SM3, SM4算法设计和部署的外层防护装置,为分布式数控(DNC)设备与数控系统之间的通信提供身份认证与文件加密传输;同时针对工业控制网络的S7Comm工业通信协议数据,通过SM3算法验证专有工业协议数据完整性。通过网络攻击实验证明,AUTH-VRF模型可以为数控网络中工业生产数据提供有效的安全认证和资源完整性保护,为满足我国关键基础设施"国内、国外工业控制系统产品共同安全可控"和"安全技术深入工业控制系统各个层级"的需求提供了实际可行的技术参考方案。

  • 2021-04-25
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